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Enregistrement W2104253362 · doi:10.1136/jme.2003.005835

How physicians face ethical difficulties: a qualitative analysis

2005· article· en· W2104253362 sur OpenAlexaff
Samia Hurst

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Ethics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthical dilemmaGrounded theoryDilemmaPsychologyReputationQualitative researchMedical ethicsEthical codeEthical decisionMedical educationMedicineSocial psychologyPublic relationsSociologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physicians face ethical difficulties daily, yet they seek ethics consultation infrequently. To date, no systematic data have been collected on the strategies they use to resolve such difficulties when they do so without the help of ethics consultation. Thus, our understanding of ethical decision making in day to day medical practice is poor. We report findings from the qualitative analysis of 310 ethically difficult situations described to us by physicians who encountered them in their practice. When facing such situations, the physicians sought to avoid conflict, obtain assistance, and protect the integrity of their conscience and reputation, as well as the integrity of the group of people who participated in the decisions. These goals could conflict with each other, or with ethical goals, in problematic ways. Being aware of these potentially conflicting goals may help physicians to resolve ethical difficulties more effectively. This awareness should also contribute to informing the practice of ethics consultation. OBJECTIVE: To identify strategies used by physicians in dealing with ethical difficulties in their practice. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: National survey of internists, oncologists, and intensive care specialists by computer assisted telephone interviews (n = 344, response rate = 64%). As part of this survey, we asked physicians to tell us about a recent ethical dilemma they had encountered in their medical practice. Transcripts of their open-ended responses were analysed using coding and analytical elements of the grounded theory approach. MAIN MEASUREMENTS: Strategies and approaches reported by respondents as part of their account of a recent ethical difficulty they had encountered in their practice. RESULTS: When faced with ethical difficulties, the physicians avoided conflict and looked for assistance, which contributed to protecting, or attempting to protect, the integrity of their conscience and reputation, as well as the integrity of the group of people who participated in the decisions. These efforts sometimes reinforced ethical goals, such as following patients' wishes or their best interests, but they sometimes competed with them. The goals of avoiding conflict, obtaining assistance, and protecting the respondent's integrity and that of the group of decision makers could also compete with each other. CONCLUSION: In resolving ethical difficulties in medical practice, internists entertained competing goals that they did not always successfully achieve. Additionally, the means employed were not always the most likely to achieve those aims. Understanding these aspects of ethical decision making in medical practice is important both for physicians themselves as they struggle with ethical difficulties and for the ethics consultants who wish to help them in this process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,418 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations145
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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